【解决方案】剖析一下，AI数字人自助收发卡机的交互系统技术路线

“ 本文探讨一下AI数字人自助收发卡机的技术实现，主要探讨AI数字人的交互系统如何实现，不含数字人制作部分，希望对大家有帮助。”

当前高速公路收费车道的自助收发卡机在处理特情时存在诸多不足，主要依赖人工监控，效率低且易出错。随着技术发展，AI技术的应用有望改善这一状况，但现有技术在语音采集识别的准确性、特情处理的全面性和高效性等方面仍有待提升。

AI数字人自助收发卡机主要由收发卡机构、收费控制系统及交互系统组成。传统的自助收发卡创新基本都是在收发卡机构进行，包括机械臂、抽屉、伸缩等。

中交高速7月建设了无岗亭智慧收费的示范站，在自助收发卡机上通过一块大屏幕展示了AI数字人的交互系统。

图片摘自中国高速公路公众号

我们来探讨一下基于AI的数字人交互系统如何实现。

AI数字人自助收发卡机的创新主要是基于AI智能体的机器人交互系统，包括语音采集和识别模块、AI 智能体、通讯模块，主要是应用于高速公路收费过程中的特情处理。

通过在卡机中直接集成先进的语音交互技术，使其能够与后端的 AI 智能体进行高效沟通。AI 智能体能快速准确地理解和处理来自前端的信息，实现对收费车道特情的智能化解决，代替传统的收费监控人员。

该系统有效提升了特情处理的速度和质量，降低了人力成本，提高了收费站的运行效率和服务水平，例如在车辆故障、收费争议等常见特情中，能够迅速给出准确的解决方案。

1. 整体包括语音采集和识别模块、AI 智能体、通讯模块，实现将 AI 智能体应用于收费车道自助收发卡机。
2. 语音采集和识别模块用于准确采集和识别来自收费车道的司机语音信息。
3. AI 智能体用于接收和处理语音采集和识别模块传来的信息，并基于后端丰富的知识库给出特情解决方案。AI智能体可采用商用版本，也快采用开源的，我们测试过程中采用了字节跳动的coze。
4. 通讯模块用于当AI 智能体无法找到特情解决方案时，自动联系特情值班监控人员，并将对话权利转交给人工服务。
5. 整套系统具备数据存储和分析功能，知识库具备自学习和更新能力，能够对处理过的特情案例进行总结和学习，能够不断优化特情处理方案

语音采集模块采用硬件传感器＋语音识别软件实现，通过自适应滤波算法、语音增强技术，为后续处理提供清晰准确的语音数据，并将语音转换为文本数据传递给AI智能体。

语音采集模块选用高灵敏度麦克风阵列，能够全方位捕捉收费车道上的声音。

采用自适应滤波算法，实时分析环境噪声的频谱特征，针对性地进行滤波处理，降低噪声干扰。在软件实现中，通过调用相关的滤波函数和参数设置，对采集到的音频数据进行逐帧处理。

采用语音增强技术，对采集到的语音信号进行动态范围调整和频谱均衡，突出语音的关键特征，提高语音的清晰度和可辨识度。

在软件中采用speech_data_augment、ONSSEN等开源库实现，通过调整音频的增益、频率等参数来优化语音质量。

语音转文本技术，将采集到的清晰语音实时转换为文本数据，通过高速稳定的数据传输通道，迅速传递给AI智能体，确保数据的准确性和及时性。

采用Whisper、Coqui等模型或工具包实现，通过深度学习模型对语音特征进行提取和分析，转化为相应的文字。

AI 智能体利用大规模数据训练，不断优化模型，能快速准确处理各种复杂特情，并从不断更新的知识库中获取最佳解决方案。

当AI智能体接收到语音转文本后的数据，首先对其进行语义理解和分析。这一过程通过基于深度学习的自然语言处理技术实现，运用预训练的语言模型对输入的文本进行特征提取和意图识别。

AI 智能体在其内部的知识库中进行搜索和匹配。知识库采用关系型数据库存储，通过优化的查询算法快速找到与当前特情相关的知识和解决方案。

如果找到直接匹配的方案，AI 智能体将按照该方案生成处理指令并执行。处理指令的生成基于预设的规则和模板，以确保准确性和规范性。对于需要与客户交互的内容，将其转成语音，通过语音合成技术生成自然流畅的语音，并传递给前端设备进行播放。

若未找到完全匹配的方案，AI 智能体将运用其学习到的知识和推理能力，对特情进行综合分析和判断，尝试给出近似的解决方案。在这个过程中，与客户的交互信息同样会转成语音传递给前端设备。

在处理特情的过程中，AI 智能体不断根据实际情况和反馈信息调整处理策略，以提高处理效果。反馈信息通过传感器和用户的交互收集，并作为新的数据用于后续的学习和优化。

系统定期更新知识库，纳入新的特情类型和处理方法。更新过程通过数据导入和知识融合技术实现，确保知识库的完整性和时效性。

通讯模块预先设置多种联络方式和优先级，当 AI 智能体无法解决时，迅速自动联系特情监控人员，确保无缝转接。

预先配置APP、即时通讯软件、电话等多种联络方式，并根据特情的紧急程度设定优先级。联络方式的配置在软件系统的设置界面中完成，通过勾选和排序操作确定优先级。

当AI智能体判定无法解决特情时，按照优先级顺序依次尝试联络特情人员。判定和联络过程通过软件中的判断逻辑和通讯接口实现，自动调用相应的通讯方式。

在转接过程中，确保语音和数据的无缝传输，使特情人员能够快速了解情况并介入处理。转接中的数据传输通过网络协议和数据加密技术保障安全和稳定。

自助收发机上的高清摄像头需要全方位实时采集车道图像，利用图像分析技术提取关键特征，为AI智能体的判断提供多维度信息。

需要选用高分辨率、广角高清摄像头，确保覆盖收费车道的关键区域。摄像头通过硬件安装在机器人上，并通过数据线与系统连接。

运用图像预处理技术，对采集到的图像进行去噪、增强、矫正等操作，提高图像质量。预处理在软件中通过调用图像处理库和算法实现，对图像的像素进行处理。

采用深度学习的图像分析算法，自动识别车辆类型、异常情况、人员表情等关键特征，并将其转化为可供 AI 智能体理解和处理的数据。

图像分析采用OpenCV实现，通过训练好的模型对图像进行特征提取和分类。

系统的数据存储和分析功能详细记录每一次特情处理的全过程数据，通过深度学习算法对案例进行总结分析，推动知识库的自学习和更新，持续提升特情处理能力。

系统建立大容量、高可靠的数据存储系统，完整记录特情发生的时间、地点、相关人员、语音和图像信息、处理过程和结果等详细数据。

数据存储可以采用MongoDB实现，保障数据的完整性和可查询性。

需要运用数据挖掘和机器学习算法，对存储的大量特情数据进行深度分析，找出特情的规律和趋势。

分析过程基于Weka实现，通过数据建模和统计分析发现潜在模式。

根据分析结果，总结成功经验和不足之处，为知识库的更新提供依据，使AI智能体能够不断学习和改进处理策略。更新过程通过软件中的知识更新模块实现，依据分析结果对知识库进行调整和优化。

以上就是AI数字人自助收发卡机的实现逻辑和技术路线。希望对大家有所帮助。

本来想申请专利，结果一看，没啥创新，就是一个技术集合体。大家看看就行了。